Explications¶
1. Utilisation d’un notebook pour plotter via pandas, plotly et cufflinks¶
Prérequis: Anaconda 3
Entrer dans la console (Anaconda Prompt Shell) les instructions suivantes: conda install ** avec ** les packages suivants:
cufflinks
pandas
plotly
ipywidgets
Possibilité de créer des .html facilement, .pdf, càd une page du notebook, faire tourner quelques plots pour un export facile, ..
Ouvrir un fichier .ipynb dans le dossier pour un exemple.
Il est bien sur possible d’utiliser de manière plus classique matplotlib, ou tout autre package.
2. Utilisation de Jupyter Lab¶
La poire
La pomme
Les différences JupyterLab/Notebook: le notebook est plus simple d’utilisation au début, mais a une interface moins pratique une fois qu’on a compris comment marche les notebooks. Entre autre, pour l’édition de livres, il est facile de changer les tags des cellules afin de choisir si elle s’affiche dans le rendu final (.html, .pdf).
Le désavantage: des fois besoin de fouiller un peu plus pour pouvoir faire facilement des exportations, etc.
Pour utilisation de tout cela dans JupyterLab (mais pas Notebook), il faut rajouter des choses à Jupyter Lab. Les packages suivants servent à relier
conda install jupyterlab “ipywidgets=7.5”
conda install nodejs
jupyter labextension install jupyterlab-plotly@4.13.0
jupyter labextension install @jupyter-widgets/jupyterlab-manager plotlywidget@4.13.0
Commande à mettre dans la console pour conversion en html, en enlevant les cellules avec tags remove_cell et avec remove_input, en étant dans le bon dossier et en remplaçant Plotting par le nom du notebook:
jupyter nbconvert Plotting.ipynb –to=html –TagRemovePreprocessor.remove_input_tags=”{‘remove_input’,’remove_cell’}” –TagRemovePreprocessor.remove_single_output_tags=”{‘remove_cell’}”
Ceci marche si nbconvert est bien configuré. Leur website aide bien (connexion de latex, etc.). Résoudre cela permet d’exporter au format latex puis pdf des notebooks par la commande ci-dessus, en ayant tagué les cellules dans JupyterLab.
Le jfidkp^qfos
\(X_i=10\)
import plotFuncAndClass as hm
import pandas as pd
from ipywidgets import interact, interactive, fixed, interact_manual, IntSlider
# Standard plotly imports
import chart_studio.plotly as py
import plotly.graph_objs as go
from plotly.offline import iplot, init_notebook_mode
# Using plotly + cufflinks in offline mode
import cufflinks as cf
cf.go_offline(connected=False)
init_notebook_mode(connected=False)
fig = go.Figure(data=[go.Table(
header=dict(values=list(dfTest.columns),
fill_color='paleturquoise',
align='left'),
cells=dict(values=dfTest.transpose().values.tolist(),
fill_color='lavender',
align='left'))
])
fig.show()
import plotly.io as pio
pio.renderers.default = 'jupyterlab'